IA Multimodal: El futuro del procesamiento de documentos

IA multimodal en acción: un solo sistema procesa texto, imágenes y datos estructurados con 98% de precisión, revolucionando la gestión documental empresarial.

La llegada de modelos de inteligencia artificial multimodal está marcando un antes y un después en el procesamiento de documentos. Hasta ahora, las diferentes propuestas de IA permitían analizar, procesar e interpretar documentos de una única clase o modo; por ejemplo, textos.

Los nuevos modelos permiten procesar, comprender y generar información proveniente de múltiples tipos de datos, formatos o “modalidades” y de allí deriva su nombre.

Así, por ejemplo, a partir de una fotografía podríamos inferir el tamaño y peso estimado de una carga, de manera similar a las conclusiones que sobre los alimentos de una foto podríamos obtener sobre sus calorías y alguna posible preparación hogareña del plato.

Todas las IA multimodales se basan en modelos de lenguaje y visión combinados, entrenados con un sinnúmero de datos de distintas modalidades y con arquitectura de red neuronal que establecen relaciones entre los diferentes nodo-dato.

Las aplicaciones que ya se vislumbran tienen la forma de asistentes inteligentes que comprenden voz, texto e imágenes; los vehículos autónomos que interpretan cámaras, radares y sensores. Las aplicaciones de diagnóstico médico que interpretan imágenes e historias clínicas y tantas otras del ámbito educativo, el arte y la producción audiovisual.

Volviendo al procesamiento de los documentos del mundo empresario, las tecnologías emergentes permiten la automatización de remitos, facturas y toda la variedad documental del mundo de las organizaciones. Sin importar si la fuente del dato es un documento digital, un reconocimiento óptico, un registro auditivo – ya se utilizan como manifiesto básico de carga – o fuentes mixtas de bases de datos

externas.

El tema excede ampliamente el espacio de esta nota y puede tornarse apasionante. Y elegimos acentuar las ventajas siguientes sobre los esquemas de inteligencia artificial previos:

• Visión por computadora para análisis de imágenes y documentos digitalizados

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprensión contextual

• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con precisión superior al 99%

• Análisis de patrones para detección de anomalías y fraudes

• Una velocidad de procesamiento del ciclo completo nunca vista.

Son evidentes las ventajas que aporta el uso de esos modelos y aún es prematuro obtener métricas confiables sobre dichas ventajas.

Las primeras estimaciones de acceso público citan valores de ROI extraordinarios. Donde la reducción de errores ronda el 95%, los retornos de inversión superarían el 300% anual y un ahorro total de costos operativos directos en torno al 60%. Y donde los plazos de procesamiento ejecución parecen de ensueño.

Otro aspecto, muy importante, es el relativo al aprendizaje continuo.

Estos sistemas aprenden continuamente con cada documento procesado, mejorando su precisión y adaptándose a las particularidades o contexto de cada negocio. Y esa capacidad de aprendizaje autónomo implica que la inversión inicial se multiplica en valor neto con el tiempo.

De igual manera, la interacción de todos estos modelos se intensifica, de forma cada vez más natural con otros sistemas ya existentes en cualquier organización. Y creemos que, muy en breve, con sistemas externos del ámbito financiero, crediticio y del mundo logístico.

El futuro de la gestión de documentos multimodales está entre nosotros. La pregunta entonces no es si corresponde adoptarla, sino cuán rápido puedes implementarla.